Classification Using Nearest Neighbors_knn_机器学习_neighbors_数据挖掘_源

1.在BG中加载数据_功能.csv，和背景_对象.csv分成两个独立的数据帧。请注意，这两个文件都有一个标题行，其中列出了变量名。2.将5个特征数据集明智地组合成一个数据集行，将5个对象数据集明智地组合成一个数据集行。3.去除共线性4.使用最小-最大规格化对剩余特征数据集中的每个列进行规范化。请不要规范化对象数据集。5.随机抽取80%的特征数据集保存在训练数据集中，剩余的20%保存在测试数据集中。以相同的方式拆分对象数据集。6.利用训练数据集训练kNN模型。设置k等于训练数据集大小的平方根。7.使用kNN模型预测测试数据集的目标特征。